Datalab を使用したクイックスタート

このページでは、Google Cloud Datalab を使用して基本的な Python プログラムを TensorFlow で実行する方法を説明します。Google Cloud Datalab を利用すると、対話型ノートブック環境でデータと機械学習を扱うことができます。

始める前に

Cloud Datalab の実行

Datalab を初めて起動するときは、数分かかることがあります。Datalab が起動すると、ブラウザ ウィンドウが開いて http://localhost:8081/ に接続し、次の出力がターミナル ウィンドウに表示されます。

The connection to Datalab is now open and will remain until this command is killed.
You can connect to Datalab at http://localhost:8081/
  1. Datalab を実行するのが初めての場合は、利用規約の [Accept] ボタンが表示されることがあります。規約に同意できる場合は、[Accept] をクリックしてください。

  2. 新しいノートブックを作成するために [Notebook] アイコン(ノートブック アイコン)をクリックします。

  3. 次の import ステートメントをコピーして、ノートブックに貼り付けます。

    import tensorflow as tf
    
  4. メニュー アイコンをクリックして [Run] を実行します。

    Datalab 実行アイコン

    コードが正常に実行された後は、コードセルの左側に青い縦線が表示されます。

    TensorFlow の import ステートメントを独立したコードセルで実行すると、TensorFlow をいつでもノートブック内の他のコードセルで使用できるようになります。別のコードの中に import ステートメントを記述して、そのコードを実行しなかった場合は、そのままでは他のセルでは TensorFlow を使用できないため、そのセルでもう一度 TensorFlow をインポートすることが必要になります。

  5. [Add Code] をクリックして新しいコードセルを追加します。

    Datalab コード追加アイコン

  6. 新しい TensorFlow 対話セッションを作成するために、次のコードを新しいコードセルに貼り付けます。

    session = tf.InteractiveSession()
    
  7. 新しいコードセルのメニュー アイコンをクリックして [Run] を選択します。

  8. [Add Code] をもう一度クリックして第 3 のコードセルを追加します。

  9. 次の Python コードをコピーして 3 番目のコードセルに貼り付けます。

    x = tf.constant(21)
    y = tf.constant(21)
    z = x + y
    
    print session.run(z)
    
  10. メニュー アイコンをクリックして [Run] を実行します。

    Datalab 実行アイコン

    次のように出力されます。

    42

クリーンアップ

このチュートリアルで使用するリソースで Google Cloud Platform アカウントに課金されないようにする手順は次のとおりです。

次のステップ

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